基于小波神经网络的短时交通流量预测

心之执着

于 2023-09-12 06:23:31 发布

阅读量150

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：神经网络人工智能机器学习 Matlab

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/TechRoar/article/details/132821164

165 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了如何使用小波神经网络进行短时交通流量预测，结合小波分析与人工神经网络，以MATLAB代码展示预测过程。讨论了数据预处理、模型建立、训练以及预测结果的反归一化，强调了实际应用中可能需要的特征扩展和性能优化。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于小波神经网络的短时交通流量预测

短时交通流量预测是交通管理和规划中的重要问题之一。通过准确预测交通流量，我们可以更好地优化交通信号控制、调度交通资源和改善交通流动性。在本文中，我们将介绍使用小波神经网络（Wavelet Neural Network）来实现短时交通流量预测的方法，并提供相应的MATLAB代码。

小波神经网络是一种结合了小波分析和人工神经网络的方法。小波分析具有多尺度分析的特点，可以捕捉到不同时间尺度上的交通流量变化规律。而人工神经网络则可以利用这些特征进行模式学习和预测。因此，小波神经网络在交通流量预测中具有较好的性能。

下面是实现短时交通流量预测的MATLAB代码：

% 步骤1：数据预处理
% 假设你的交通流量数据存储在一个名为data的数组中，每一行代表一个时间点，每一列代表一个特征
% 在这个示例中，我们假设有n个时间点和m个特征
n = size(data

了解本专栏